白天研究生系列：炼丹专题第三集《本地部署大语言模型保姆级教程——以ChatGLM-6B为例》_chatglm-6b-main

系列文章目录

白天研究生系列：炼丹专题第一集《安装CUDA保姆级教程》
白天研究生系列：炼丹专题第二集《安装PyTorch保姆级教程》

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前言

前两集的讲解是为接下来在自己电脑本地部署大语言模型打基础。目前像ChatGPT等大语言模型在不同方面便利了我们学习生活，但它需要我们自费去购买额度。像国内一些开源大模型就比较友好，虽然性能上稍微落后一些，但基本可以达到用户的基础需求，这免费的晚餐它不香吗？本集我们将以在本地部署ChatGLM-6B为例，在本地部署大语言模型，这样我们就可以在断网条件下和聊天机器人交流。

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一、ChatGLM是什么？

ChatGLM，中文学名“智谱清言”，是一个由清华大学和智谱AI公司研发的聊天机器人程序，可以部署在消费级显卡上使用。现阶段的聊天机器人可以完成基础的问答功能，基本上可以满足用户需要。

二、本机环境

环境可以不一样，没事，后面我们会在Anaconda中创建虚拟环境。

三、下载项目与模型

1. 下载项目

首先，咱们把带动整个项目的代码文件先下载好，代码项目在GitHub上开源，三——二——一，上链接：
ChatGLM-6B项目链接：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
下载完成后请解压，解压后在ChatGLM-6B-main的目录下创建一个名为“THUDM”的文件夹。

2. 下载模型文件

接着，我们从Huggingface上下载模型。模型文件通常是一些二进制文本文件，文件类型通常为.bin或.model。需要注意的是，今年5月某天开始，中国大陆访问Huggingface受限，需要借助科学上网。由于作者本人身份限制，只能找个镜像站慢慢下载模型。这里推荐Huggingface的镜像站，继续上链接：
ChatGLM-6B模型链接：https://hf-mirror.com/THUDM/chatglm-6b
其实仔细观察一下，发现这个镜像网站和Huggingface网址的组成还挺相似，实际上Huggingface上ChatGLM-6B的模型链接是：https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b，镜像站只要把“huggingface.co”换成“hf-mirror.com”即可，其他结构的内容保持一致。换做其他模型，镜像站链接的组成同理。
镜像网页截图如下，咱们只需要一个一个点击下载即可：

咱们把模型下载好后放在一个名为“chatglm-6b”的文件夹中，而后将这个文件夹复制到项目文件ChatGLM-6B-main新建的THUDM文件夹下。

3. 文件结构

ChatGLM-6B-main文件结构如下：

THUDM文件结构如下：

chatglm-6b文件结构如下：

这样就整挺好的。

四、配置环境

1. 模型路径

由于Windows和Linux系统在文件路径的表示（尤其在斜杠的使用上）有所不同，这里我们在Windows 11的系统上部署ChatGLM，需要将代码文件中的所有“/”改为“\”。举个栗子，web_demo.py文件中的前七行代码中的斜杠要改成如下形式：

#这边已经修改好，公主/王子请复制！其他代码文件中的斜杠也要改哦！
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import gradio as gr
import mdtex2html
#import THUDM.chatglm-6b
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM\chatglm-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM\chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
model = model.eval()
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2. 创建虚拟环境

执行以下命令新建一个 conda 虚拟环境chatglm并安装所需依赖：

#复制这些命令就足够了，打开命令提示符粘贴进去并运行，公主/王子请复制！
conda create -n chatglm python=3.10
conda activate chatglm
pip install -r requirements.txt
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3. 稍作修改

由于附带安装的gradio库是最新版的，与ChatGLM所需要的gradio版本不兼容，所以需要将gradio库降级，否则会出现刚回答几个字就卡住的情况。以向智谱清言问候“你好”为例，打开浏览器开发人员模式，我们发现后端是有完整回答的，只是展现到前端有问题。

按照GitHub上大佬的点拨，发现是gradio版本过高的问题。我们降级gradio至3.40.0版本。

接下来我们在命令提示符中输入如下命令即可安装gradio 3.40.0。

#重装gradio，打开命令提示符粘贴进去并运行，公主/王子请复制！
pip install gradio==3.40.0
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五、测试

执行完配置环境的步骤，我们接下来对本地部署的ChatGLM-6B进行测试。
首先激活前面创建好的虚拟环境chatglm，再运行代码项目提供的网页版demo。

#在ChatGLM-6B-main目录下打开命令提示符粘贴进去并运行，公主/王子请复制！
conda activate chatglm
python web_demo.py
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稍等片刻，对话窗口就会自动弹出。我们键入问题“你好”，稍等两秒左右就能生成答案。不过因为咱这参数只有6B，还要啥自行车啊！图片等多模态输入数据肯定太难为它了，凑合着用也可以了。

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总结

本集内容干货就讲到这里，我们顺利地其实在本地部署ChatGLM后，还尝试在本地部署ChatGLM3-6B，但就使用情况来看真不如ChatGLM，会出现回答中英文夹杂的情况，说明在训练ChatGLM3的时候中英文训练数据比例把握不合适，官方回复这个bug是ChatGLM3-6B模型本身的问题，只能期待ChatGLM4能顺利解决这个问题了。